Terbit online pada laman  : https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 1, No 2, November 2020, pp 65-72

## Penerapan  Metode  Anaconda  Untuk  Mendeteksi  Orisinalitas  Citra
Digital

## Erwin Saputra Gultom
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email erwiin9@gmail.com

## A RTICLE I NFO A B S T R A K
Article History Received : Nov 24, 2020 Accepted : Nov 29, 2020 Published  : Nov 30, 2020 Citra memegang peranan sangat penting dalam bentuk informasi visual sebagai salah satu komponen multimedia. Peredaran citra dalam bentuk digital sangat mudah dan cepat  baik  melalui  media  sosial  atau E-mail    (Elektronic-mail).  Citra  digital  lebih dinamis  dan  dapat  dengan  mudah  di  ubah-ubah  (editable)  baik  dari  segi  bentuk, ukuran, maupun objek yang ada dalam citra digital tersebut. Seiring perkembangan teknologi dan komputer, peningkatan kejahatan komputer pun semakin meningkat terutama  dalam  manipulasi  citra.  Banyak  cara  yang  di  gunakan  orang  untuk memanipulasi citra yang dampaknya merugikan orang lain. Orisinalitas citra digital adalah keaslian dari citra tersebut baik dari segi warna, bentuk, objek dan informasi tanpa  ada  perubahan sedikitpun  dari  pihak  lain.  Saat ini  banyak  citra  digital  yang beredar di internet yang sudah di manipulasi  dan bahkan citra sudah digunakan untuk bahan  kecurangan  dalam  kompetisi,  sehingga  dibutuhkan  suatu  metode  yang  bisa untuk  mendeteksi  citra  tersebut  asli  atau  palsu.  Dalam  penelitian  ini,  penulis menggunakan  metode  Anaconda  Hash  untuk  mendeteksi  orisinalitas  citra  digital, dengan menggunakan metode ini citra yang masih diragukan keasliannya dapat di ketahui citra tersebut asli atau palsu.
Kata Kunci : Orisinalitas, Citra, Anaconda
C ORRESPONDENCE
Email: erwiin9@gmail.com

## A B S T R A C T
Image plays a very important role in the form of visual information as one of the multimedia components. The circulation of images in digital form is very easy and fast either through social media or E-mail (Electronic-mail). Digital images are more dynamic and can be easily changed (editable) in terms of shapes, sizes, and objects that  are  in  the  digital  image.  Along  with  the  development  of  technology  and computers, the increase in computer crime has also increased, especially in image manipulation. There are many ways that people use to manipulate images that have a detrimental effect on others. The originality of a digital image is the authenticity of the image in terms of colors, shapes, objects and information without the slightest change  from  the  other  party.  Nowadays  many  digital  images  circulating  on  the internet have been manipulated and even images have been used for material fraud in the competition, so we need a method that can detect the image is genuine or fake. In this study, the author uses the Anaconda Hash method to detect the originality of digital images, by using this method an image that is still doubtful of its authenticity can be found out that the image is authentic or fake.
Keywords: Originality, Image, Anaconda

## 1. PENDAHULUAN
Citra digital lebih dinamis dan dapat diubah-ubah ( editable ) baik dari segi bentuk, ukuran, maupun objek yang ada pada citra digital tersebut. Proses pemalsuan terhadap citra digital sangatlah mudah dilakukan dengan banyaknya alat bantu  berupa  perangkat  lunak  atau  aplikasi  pengeditan  citra  yang  memungkinkan  citra  sangat  mudah  dipalsukan sehingga  citra  tersebut  tidak  asli.  Hal  ini  tentunya  akan  sangat  mempengaruhi  keanekaragaman  citra digital yang muncul di masyarakat yang mengakibatkan sulitnya membedakan antara citra yang asli atau palsu. Kemunculan citra- citra digital seperti ini akan menimbulkan permasalahan dalam kehidupan sosial dan merugikan hak milik dari citra tersebut.
Orisinalitas citra digital adalah keaslian dari citra tersebut baik dari segi warna, bentuk, objek dan informasi tanpa ada perubahan sedikitpun dari pihak lain. Saat ini banyak citra digital yang beredar di internet yang sudah di manipulasi  dan  bahkan  citra  sudah  digunakan  untuk  bahan  kecurangan  dalam  kompetisi,  misalnya  lamaran  kerja
online , dalam melamar kerja online tentunya yang di butuhkan perusahaan adalah berkas-berkas pelamar dalam bentuk hasil scan yang nantinya dikirimkan melalui e-mail ke perusahaan tersebut. Dari berkas-berkas lamaran tersebut yang paling di utamakan perusahaan pada umumnya adalah Ijazah, karena disinilah faktor utama seseorang itu lulus atau tidak.  Yang  pastinya  semua  orang  ingin  mendapatkan  hasil  yang  baik  dan  berharap  di  terima  di  perusahaan  yang sedang dilamar, maka disinilah seseorang akan sangat  mudah melakukan kecurangan, seperti perubahan nilai  pada ijazah tersebut.
Banyak tehnik yang digunakan pengguna citra untuk memalsukan citra, seperti tehnik copy move , pemotongan, bluring dll untuk menghasilkan citra palsu (tidak Orisinal). Dengan cara ini berharap para pengguna citra mendapatkan hasil yang di inginkan dan yang pasti merugikan orang lain. Karena file citra rentan terhadap tindakan pemalsuan, modifikasi dan duplikasi yang tidak berizin yang melanggar hak cipta, sehingga dibutuhkan metode kriptografi untuk mendeteksi orisinalitas citra tersebut. Adapun metode yang digunakan dalam mendeteksi originalitas file citra digital adalah metode ANACONDA Hash . Anaconda adalah upaya mendesain fungsi hash kriptografi yang mencapai sifat difusi yang baik dari struktur matriks 4 × 4 yang digunakan dalam cipher blok . Anaconda mengacu pada kelas fungsi hash  yang  mengembalikan  output  dari  berbagai  ukuran  antara  1  dan  512  bit.  Varian  yang  mengembalikan  output ukuran  antara  1  dan  256.  Fungsi  hash  Anaconda  membutuhkan  pesan  dengan  panjang  hingga  sekitar  2 64 bit  dan mengembalikan hasil hash n bit, di  mana n adalah angka antara 1 dan 512. Metode Anaconda mampu mendeteksi orisinalitas citra dengan menemukan perubahan data pada citra digital[1]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra Digital
Citra digital adalah citra yang dapat di olah oleh komputer yaitu gambar pada bidang dua dimensi (baris dan kolom) dimana setiap pasangan indeks baris dan kolom menyatakan suatu titik pada citra. Nilai matriksnya menyatakan nilai kecerahan  titik  tersebut.  Titik-titik  tersebut  dinamakan  sebagai  elemen  citra,  atau pixel ( picture  element ).  Dalam kamus komputer, gambar atau foto di istilahkan sebagai citra yang mempunyai repsentasi matriks berupa matriks Cm x n = (cij). Citra digital sebagi fungsi intensitas cahaya dua dimensi f(x,y) dimana x dan y menunjukkan koordinat spasial, dan nilai f pada suatu titik tersebut[2].

## 2.2 Deteksi
Deteksi  adalah  suatu  proses  untuk  memeriksa  atau  melakukan  identifikasi  terhadap  sesuatu  dengan  menggunakan berbagai cara dan teknik tertentu. Deteksi biasanya digunakan untuk menemukan solusi dari masalah, misalnya dalam sistem  pendeteksi  suatu  penyakit,  dimana  sistem  mengidentifikasi  masalah-masalah  yang  berhubungan  dengan penyakit  yang  biasa  disebut  gejala.  Tujuan  dari  deteksi  adalah  memecahkan  suatu  masalah  dengan  berbagai  cara tergantung  metode  yang  diterapkan  sehingga  menghasilkan  sebuah  solusi.  Selain  pada  badan  radiologi  proses pendeteksian  selalu  digunakan  untuk  meneliti  masalah  pada  berbagai  bidang.  Deteksi  pada  ilmu  komputer terkhususnya pada pengolahan citra digital selalu digunakan untuk pengambilan garis tepi, median, pixel, noise dll[3].

## 2.3 Orisinalitas Citra Digital
Karya  cipta  sejatinya  sangat  berharga  bagi  para  pencipta,  namun  tidak  sedikit  juga  pihak  lain  yang  melakukan pelanggaran, penjiplakan atau plagiat. Indonesia merupakan salah satu “plagiator”, jika ada suatu karya cipta yang menjadi unggulan atau  digemari orang banyak, tentu pihak lain akan berlomba-lomba membuat  plagiat  atau karya cipta yang menyerupai aslinya[4]. Pencipta atau pemegang hak cipta atas karya steganografi dan program komputer memiliki  hak  untuk  memberikan  izin  atau  melarang  orang  lain  yang  tanpa  persetujuannya  menyewakan  ciptaan tersebut  untuk  kepentingan yang bersifat  komersial[4]. Originalitas citra digital adalah keaslian dari  file itu sendiri sebelum mengalami perubahan pixel, size dan warna pada pertama kali di publis, serta belum dimanipulasi atau di edit pihak ke dua dst.

## 2.4 Metode Anaconda
Anaconda adalah upaya mendesain fungsi hash kriptografi yang mencapai sifat difusi yang baik dari Struktur matriks 4 × 4 yang digunakan dalam cipher blok Square dan Rijndael[5]. Nama Anaconda mengacu pada kelas fungsi hash yang mengembalikan output dari berbagai ukuran antara 1 dan 512 bit. Varian yang mengembalikan output ukuran antara  1  dan  256  bit,  semuanya  menggunakan  metode  yang  sama,  hanya  nilai  awal  dan jumlah  pemotongan  yang terjadi  pada  akhirnya  berbeda.  Hasil  akhirnya  adalah  fungsi  hash  yang  memiliki  kemiripan  dengan  Rijndael  dan Serpent secara bersamaan. Sederhana dan elegan[6].

## 2.5 Spesifikasi Anaconda
Fungsi hash Anaconda H membutuhkan pesan dengan panjang hingga sekitar 2 64 bit dan mengembalikan hasil hash n bit, di mana n adalah angka antara 1 dan 512. Anaconda mengasumsikan pemesanan byte big-endian . Ini menerapkan fungsi kompresi f : {0 , 1} 512 × {0 , 1} 512 → {0 , 1} 512 dalam mode standar Merkle-Damgård [7]. Hasil dari aplikasi akhir dari fungsi kompresi dipotong ke nilai n- bit. Fungsi kompresi f beroperasi dengan status 16 kata, yang terlihat sebagai 4 × 4 matriks kata-kata (seperti dalam Rijndael). Keadaan A = a 0 ||…|| a 15 dilihat sebagai matriks berikut.
Setiap kata berukuran 64 bit. Misalkan W = {0,1} 64 . Fungsi kompresi mengambil blok pesan 512-bit dan nilai rantai 512 bit, membentuk keadaan 1024-bit yang dilihat sebagai matriks di atas, dan menerapkan sejumlah putaran ke status. Keadaan akhir kemudian dipotong menjadi 512 bit. Fungsi putaran sekarang dijelaskan.

## 2.6 Fungsi Bilangan bulat
Fungsi  bilangan  bulat p : W 16 → W 16 adalah  permutasi.  Ini  menerapkan  dua  transformasi  berbeda.  Dengan menggunakan  transformasi  linear lt:  W 4 →  W 4 , dan  transformasi  non-linear  nt  :  W 4 →  W 4 dan  akan  kembali  ke bagaimana transformasi  ini didefinisikan dalam karakter a. Fungsi  putaran beroperasi  pada keadaan A = a 0 ||···|| a 15 sebagai berikut.
Gambar 1 . Fungsi putaran bulat Sumber : Thomsen, Soren Steffen 2008 : 2[6]
Pada gambar diatas pertama lapisan linear diterapkan pada setiap baris, dan kemudian non-lapisan linier diterapkan ke setiap kolom. Lapisan linier memberikan difusi baik pada bit-level dan pada level kata. Lapisan non-linear adalah S-box 4-bit dalam bitslice mode, yang menyediakan difusi pada level kata (berdasarkan kolom). Perhatikan bahwa urutan kata-kata input ke fungsi lt digeser untuk setiap baris, dan itu paling tidak signifikan dari 15 dibalik di awal. Langkah-langkah ini untuk memperkenalkan asimetri.
Gambar 2. Efek transformasi lt dan nt. Sumber : Thomsen, Soren Steffen 2008 : 3[6]

## 2.7 Transformasi Linier It
Dalam definisi lt, empat transformasi yang beroperasi pada satu kata masing-masing diterapkan. Biarkan ini menjadi Σ i , 0 ≤ i < 4. Didefinisikan sebagai berikut (di mana a ⋘ r berarti kiri yang diputar oleh posisi r ).
Diberikan empat kata input ( a, b, c, d ), lt didefinisikan sebagai berikut.
a ≫ r berarti bergeser ke kanan dengan posisi r bit ( karenanya, bit r yang paling kiri dari a ≫ r adalah nol) pada gambar berikut.
Gambar 2. Transformasi linier lt Sumber : Thomsen, Soren Steffen 2008 : 4[6]

## 2.8 Transformasi non-linier nt
Seperti yang disebutkan, transformasi non-linear nt adalah S-box 4-bit dalam mode bitslice . S-box S yang digunakan untuk nt didefinisikan sebagai berikut.
Gambar 3. S-box 4-bit dalam mode bitslice
S-box ini, secara konseptual, diterapkan sebagai berikut. Tempatkan bit j dari kata input ke- i (dihitung dari 0) pada posisi ( i, j ) pada 4 × 64 matriks bit. Terapkan kotak-S untuk masing-masing 64 kata 4-bit yang di definisikan oleh kolom matriks ini, di mana bit di baris atas berada bit paling signifikan. Kemudian, petakan matriks kembali ke empat kata 64-bit. Dalam prakteknya, the Aplikasi S-box dapat dilakukan melalui operasi logis pada empat kata 64-bit[1].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pendeteksian  Orisinalitas  citra  digital  sangat  diperlukan  karena  seringkali  citra  mengalami  manipulasi,  misalnya perubahan warna dan dan objek pada citra yang sudah di edit melalui aplikasi pengolahan gambar seperti photoshop , coreldraw dll. Ini menjadi permasalahan ketika citra dipublikasikan ke media sosial dan elektronik tanpa seijin dari pihak  pertama,  dapat  merugikan  hak  cipta  seseorang  karena  citra  sudah  mengalami  perubahan.  Proses  deteksi orisinalitas citra bertujuan untuk mempermudah langkah analisis citra palsu atau asli dan informasi citra secara detail. Untuk mengatasi citra yang bermasalah tersebut maka dibutuhkan teknik untuk mendeteksinya. Adapun metode yang digunakan untuk mendeteksi citra digital ialah metode Anaconda Hash. Deteksi pemalsuan citra dilakukan terhadap citra ijazah. Langkah-langkah untuk mendeteksinya adalah memasukkan sidik pesan fungsi Hash untuk mewujudkan layanan keutuhan data. Misalnya M merupakan pesan dan h adalah fungsi Hash, maka y=h ( M ) disebut dengan sidik pesan x atau sering juga disebut message digest. Sebuah message digest umumnya berukuran pendek, yaitu sekitar 160 bit. Dengan menggunakan sebuah fungsi hash h . Sebelum pesan M disebarkan/dikirimkan sebuah message digest y lama = h ( M )  disimpan  sebagai  acuan.  Misalnya  didapatkan  kembali M’ setelah  disebarkan/dikirim  apabila  ingin menguji apakah M = M’ hitung kembali message digest baru y baru = h ( M’ ) disimpulkan pesan tidak berubah bila y lama = y baru . Setelah  dilakukan  keutuhan  data  pada  citra  maka  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  atau  mengukur perbedaan  antara  citra  sebelum  dan  sesudah  di  deteksi  dengan  memanfaatkan  metode  anaconda  yaitu  teknik transformasi linear It dan transformasi non linear nt, maka dapat diukur perbedaan antara citra sebelum  dan sesudah dideteksi.

## 3.1 Penerapan Metode Anaconda
Metode Anaconda merupakan suatu model yang dapat mengembalikan output dari berbagai ukuran antara 1 dan 215 bit. Pada awal proses input yang telah dikopikan ke dalam state akan mengalami transformasi linear It dan transformasi non-linear nt. Anaconda mampu mendesain fungsi hash kriptografi dengan menentukan nilai biner dari setiap matriks yang telah diambil. Berikut telah disiapkan citra ijazah yang mengalami perubahan seperti penggantian nama pada ijazah asli dengan dimensi 2480 x 3508 pixel , dengan format JPG. Berikut tampilan yang dijadikan sampel pengujian. Adapun script matlab untuk memasukkan dan menampilkan gambar adalah sebagai berikut :
img = imread(‘c:\foto\ijazah.jpg’) ; Figure, imshow(img) ;
Nilai piksel 4 x 4 RGB (Red, Green, Blue) diambil dari sudut bagian kiri atas seperti yang digambarkan dibawah ini, adapun script matlab untuk mengambil nilai matriks gambar adalah sebagai berikut :
Gambar 4. Citra Ijazah
Kemudian untuk mendapatkan nilai tengah, nilai RGB dari setiap masing-masing matriks tersebut di jumlahkan secara keseluruhan dan hasilnya di bagi tiga sehingga hasilnya sebagai berikut :
A= [ 245 245
244 243 243 244 243 243 245 245 245 244 243 245 244 243 ]
Tabel 1. Nilai biner dari matriks 11110101 11110101 11110101 11110101 11110100 11110100 11110101 11110101 11110011 11110011 11110100 11110100 11110011 11110011 11110011 11110011 Tabel 2. Padding pada Nilai biner 11110101 11110101 11110101 11110101 11110100 11110100 11110101 11110101 11110011 11110011 11110100 11110100 11110011 11110011 11110011 11110011 10000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 10000000
Kemudian  memasukkan  persamaan  A  = a 0 ||…|| a 15 untuk  memberikan  variabel  pada  setiap  baris  dan  kolom  pada matriks.
a 0 =11110101 11110101 11110101 11110101 a 1 =11110100 11110100 11110101 11110101 a 2 =11110011 11110011 11110100 11110100 a 3 =11110011 11110011 11110011 11110011 a 4 =10000000 00000000 00000000 00000000 a 5 =00000000 00000000 00000000 00000000 a 6 =00000000 00000000 00000000 00000000
a 7 =00000000 00000000 00000000 00000000 a 8 =00000000 00000000 00000000 00000000 a 9 =00000000 00000000 00000000 00000000 a 10 =00000000 00000000 00000000 00000000 a 11 =00000000 00000000 00000000 00000000 a 12 =00000000 00000000 00000000 00000000 a 13 =00000000 00000000 00000000 00000000 a 14 =00000000 00000000 00000000 00000000 a 15 =00000000 00000000 00000000 10000000 1. Transformasi linier It a 15 = a 15 ⊕ 1 = 00000000 00000000 00000000 10000000 00000000 00000000 00000000 00000001 ⊕ =  00000000 00000000 00000000 10000001 ( a 0, a 1, a 2, a 3 ) = It ( a 0, a 1, a 2, a 3 ) Σ 0 ( a )      ← a ⋘ 1 ⊕ a ⋘ 20 ⊕ a ⋘ 24
a ⋘ 1 = 11101011 11101011 11101011 11101011 11101001 11101001 11101011 11101011 11100111 11100111 11101001 11101001 11100111 11100111 11100111 1110011 1
a ⋘ 20 = 01011111 01011111 01001111 01001111 01011111 01011111 00111111 00111111 01001111 01001111 00111111 00111111 00111111 0011 1111 01011111 01011111
a ⋘ 24 = 11110101 11110100 11110100 11110101 11110101 11110011 11110011 11110100 11110100 11110011 11110011 11110011 11110011 11110101 11110101 11110101 Xor ( ⊕) = 11101011 11101011 11101011 11101011 01011111 01011111 01001111 01001111 11110101 11110100 11110100 11110101 ⊕
Σ 0 (a) 01000001 01000000 01010000 01010001
11101001 11101001 11101011 11101011
01011111 01011111 00111111 00111111
11110101 11110011 11110011 11110100 ⊕ Σ 0 (a) 01000011 01000101 00100111 00100000
11100111 11100111 11101001 11101001
01001111 01001111 00111111 00111111
11110100 11110011 11110011 11110011 ⊕ Σ 0 (a) 01011100 01011011 00100101 00100101
11100111 11100111 11100111 1110011 1
00111111 0011 1111 01011111 01011111 11110011 11110101 11110101 11110101 ⊕ Σ 0 (a) 00101011 00101101 01001101 01001101
Σ 0 ( a ) = 01000001 01000000 01010000 01010001 01000011 01000101 00100111 00100000 01011100 01011011 00100101 00100101 00101011 00101101 01001101 01001101
( a 7, a 4, a 5, a 6 ) = It ( a 7, a 4, a 5, a 6 ) Σ 1 ( a )      ← a ⋘ 13 ⊕ a ⋘ 22 ⊕ a ⋘ 60 ( a 10, a 11, a 8, a 9 ) = It ( a 10, a 11, a 8, a 9 )
Σ 2 ( a )      ← a ⋘ 30 ⊕ a ⋘ 50 ⊕ a ⋘ 63 ( a 13, a 14, a 15, a 12 ) = It ( a 13, a 14, a 15, a 12 ) Σ 3 ( a )      ← a ⋘ 24 ⊕ a ⋘ 51 ⊕ a ⋘ 54
Dari hasil a,b,c,d di atas kemudian melakukan transformasi linier pada setiap baris sebagai nilai input.
Gambar 5. Transformasi linier
Setelah  semua  nilai  a,b,c,d  melakukan  transformasi  linier  It    maka  diperoleh Output dari  masing  –masing variabel. Kemudian hasil output pada transformasi linier, dilakukan perputaran ke kiri dengan cara fungsi permutasi: 1. a ← Σ 0 ( a ) b ← Σ 1 ( b ) c ← a ⊕ b ⊕ c d ← a ⊕( b ⋘ 1 ) ⊕ d
2. c ← Σ 2 ( c ) d ← Σ 3 ( d ) a ← a ⊕ c ⊕ d b ← b ⊕( c ≫ 3 ) ⊕ d
Setelah dilakukan semua rumus pergeseran di atas maka diperoleh nilai a,b,c,d sebagai berikut.
a = 10010010 10100000 10001100 10110110 10010010 00110011 10100011 01101100 10100100 00101011 11100111 10100111 10101110 11110100 01100000 01100001 b = 11010011 11000000 11001100 11100111 11111100 00010011 00110100 00110100 01110010 10001010 11001010 10110010 10111101 00110000 00110001 10110000 c = 01000001 01100000 01000000 01010001 01101011 00101101 10000011 11000100 01010111 11010000 01000001 10000001 10000111 01001000 11100100 11100100 d = 10010010 10101000 10001000 10110110 10011110 01011011 00000111 10001000
10101111 10100000 10000011 00000011 00001110 10010001 11001001 11001000
Dari hasil pergeseran ke kanan maka setiap baris dari hasil a,b,c dan d tersebut di ubah ke hexadesimal untuk memperoleh nilai hash.
Tabel 3 . Nilai Hash hexadesimal a b c d 92A08CB6 D3C0CCE7 41604051 92A888B6 9233A36C FC133434 6B2D83C4 9E5B0788 A42BE7A7 728ACAB2 57D04181 AFA08303 AEF46061 BD3031B0 8748E4E4 0E91C9C8

## 3.2 Pengujian
Implementasi  deteksi  citra  asli  atau  palsu  menggunakan  metode Anaconda digunakan  pada  satu set unit  komputer multimedia. Sesuai dengan perancangan input, proses dan ouput aplikasi ini dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Hasil  merupakan  suatu  proses  dari  penyelesaian  suatu  masalah  yang  mana masalah ini adalah untuk deteksi orisinalitas citra digital . Tampilan pengujian merupakan proses yang bertujuan  untuk memastikan apakah semua fungsi sistem bekerja dengan baik sesuai dengan perancangan dan mencari kesalahan yang mungkin terjadi pada sistem  yang dibuat. Pengujian deteksi  orisinalitas citra digital ini dilakukan pada citra ijazah hasil scan.
Ini merupakan tampilan dari hasil deteksi, ketika gambar sudah di input kemudian dilakukan proses Anaconda, maka hasil akan terlihat disamping gambar tersebut berupa nilai hexadesimal di dalam tabel.
Gambar 6. Hasil deteksi nilai hexa Ijazah 1
kemudian  lanjut  untuk  menginput  gambar  kedua.  Dengan  langkah  yang  sama  yaitu  melalui  tombol  open  image, kemudian dilakukan proses Anaconda untuk menemukan nilai hexadesimal yang baru, sehingga tampil pada gambar berikut.

## Gambar 7. Hasil deteksi nilai hexa Ijazah 2
Setelah dilakukan pendeteksian Ijazah pertama dan kedua, dan nilai hexadesimal pada gambar telah ditemukan, maka user tinggal membedakan nilai hexadesemal dari kedua gambar tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  penulis  dapatkan  dari  hasil  penelitian,  yaitu  mendeteksi  orisinalitas  citra  menggunakan metode Anaconda dilakukan  dengan  mengambil  nilai  input  4x4  dari  citra  itu  sendiri  dan  penambahan bit untuk melakukan  transformasi  linier  It  dan  transformasi  non-linier  nt.  Penerapan  metode Anaconda untuk  mendeteksi orisinalitas citra digital mampu mendapatkan nilai hexadesimal yang berbeda antara citra asli dengan citra palsu. Dari hasil pengujian metode Anaconda didapatkan hasil citra yang asli atau palsu setelah di proses dengan membandingkan nilai hexadesimal.

## REFERENCES
[1] S. Steffen, “The Anaconda hash functions The A NACONDA hash functions Søren Steffen Thomsen,” p. 11, 2008.
[2] D. Putra, Pengolahan Citra Digital , 1st ed. Yogyakarta: ANDI, 2010.
[3] M. S. B. Alvin A. Arens, Randal J. Elder, “Pengertian Deteksi & Disleksia (2012:4),” vol. Ii, B A B, pp. 11–43, 2012.
[4] S. Budi, “ORISINALITAS_SUATU_KARYA_CIPTA (1).” Pustaka Magister, Semarang, p. 91, 2011.
[5] V. R. 2. J. Daemen, L. R. Knudsen, “The Block Cipher Square.,” pp. 149–165, 1997.
[6] S. S. Thomsen, M. No, and S. S. Thomsen, “The A NACONDA hash functions The Anaconda hash functions,” 2008.
[7] 4.I. Damg˚ard, . “A Design Principle for Hash Functions,” vol. 435, pp. 416–427, 1990.